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    <title>高频面试：如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性？  - 天地维杰网</title>
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    <meta property="og:title" content="高频面试：如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性？ ">
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    <meta name="title" content="高频面试：如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性？  - 天地维杰网" />
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        高频面试：如何保障 MySQL 和 Redis 的数据一致性？ 
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    2023-02-10
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    <div class="highlight"><pre style="background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4"><code class="language-fallback" data-lang="fallback"> 文章系转载，便于整理和分类，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KeUulxd3fXG3FORwG7vQMA</code></pre></div>
    

    

<p>我直接先抛一下结论：<strong>在满足实时性的条件下，不存在两者完全保存一致的方案，只有最终一致性方案。</strong> 根据网上的众多解决方案，总结出 6 种，直接看目录：</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210125421.png" width = 600 /> </div>

<h2 id="一-不好的方案">一、不好的方案</h2>

<h3 id="1-先写-mysql-再写-redis">1. 先写 MySQL，再写 Redis</h3>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210125542.png" width = 600 /> </div>

<p>图解说明：</p>

<blockquote>
<ul>
<li>这是一副时序图，描述请求的先后调用顺序；</li>
<li>橘黄色的线是请求 A，黑色的线是请求 B；</li>
<li>橘黄色的文字，是 MySQL 和 Redis 最终不一致的数据；</li>
<li>数据是从 10 更新为 11；</li>
<li>后面所有的图，都是这个含义，不再赘述。</li>
</ul>
</blockquote>

<p>请求 A、B 都是先写 MySQL，然后再写 Redis，在高并发情况下，如果请求 A 在写 Redis 时卡了一会，请求 B 已经依次完成数据的更新，就会出现图中的问题。</p>

<p>这个图已经画的很清晰了，我就不用再去啰嗦了吧，<strong>不过这里有个前提，就是对于读请求，先去读 Redis，如果没有，再去读 DB，但是读请求不会再回写 Redis。</strong> 大白话说一下，就是读请求不会更新 Redis。</p>

<h3 id="2-先写-redis-再写-mysql">2. 先写 Redis，再写 MySQL</h3>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210125705.png" width = 600 /> </div>

<p>同“先写 MySQL，再写 Redis”，看图可秒懂。</p>

<h3 id="3-先删除-redis-再写-mysql">3. 先删除 Redis，再写 MySQL</h3>

<p>这幅图和上面有些不一样，前面的请求 A 和 B 都是更新请求，这里的请求 A 是更新请求，<strong>但是请求 B 是读请求，且请求 B 的读请求会回写 Redis。</strong></p>

<p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLFLpzDOJIcayNnldEiaNnPicjgeWTcq22KmFSZ90iaibOsoCBQksCjqlWNVSQpCQR976wvviaDe7h6LmoQ/640?wx_fmt=png&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1&amp;wx_co=1" alt="图片" /></p>

<p>请求 A 先删除缓存，可能因为卡顿，数据一直没有更新到 MySQL，导致两者数据不一致。</p>

<p><strong>这种情况出现的概率比较大，因为请求 A 更新 MySQL 可能耗时会比较长，而请求 B 的前两步都是查询，会非常快。</strong></p>

<h2 id="二-好的方案">二、好的方案</h2>

<h3 id="1-先删除-redis-再写-mysql-再删除-redis">1. 先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis</h3>

<p>对于“先删除 Redis，再写 MySQL”，如果要解决最后的不一致问题，其实再对 Redis 重新删除即可，<strong>这个也是大家常说的“缓存双删”。</strong></p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210125814.png" width = 600 /> </div>

<p>为了便于大家看图，对于蓝色的文字，“删除缓存 10”必须在“回写缓存10”后面，那如何才能保证一定是在后面呢？<strong>网上给出的第一个方案是，让请求 A 的最后一次删除，等待 500ms。</strong></p>

<p>对于这种方案，看看就行，反正我是不会用，太 Low 了，风险也不可控。</p>

<p><strong>那有没有更好的方案呢，我建议异步串行化删除，即删除请求入队列</strong></p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210125932.png" width = 600 /> </div>

<p>异步删除对线上业务无影响，串行化处理保障并发情况下正确删除。</p>

<p>如果双删失败怎么办，网上有给 Redis 加一个缓存过期时间的方案，这个不敢苟同。<strong>个人建议整个重试机制，可以借助消息队列的重试机制，也可以自己整个表，记录重试次数</strong>，方法很多。</p>

<blockquote>
<p>简单小结一下：</p>

<ul>
<li>“缓存双删”不要用无脑的 sleep 500 ms；</li>
<li>通过消息队列的异步&amp;串行，实现最后一次缓存删除；</li>
<li>缓存删除失败，增加重试机制。</li>
</ul>
</blockquote>

<h2 id="2-先写-mysql-再删除-redis">2. 先写 MySQL，再删除 Redis</h2>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210130022.png" width = 600 /> </div>

<p>对于上面这种情况，对于第一次查询，请求 B 查询的数据是 10，但是 MySQL 的数据是 11，<strong>只存在这一次不一致的情况，对于不是强一致性要求的业务，可以容忍。</strong>（那什么情况下不能容忍呢，比如秒杀业务、库存服务等。）</p>

<p>当请求 B 进行第二次查询时，因为没有命中 Redis，会重新查一次 DB，然后再回写到 Reids。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210130104.png" width = 600 /> </div>

<p>这里需要满足 2 个条件：</p>

<ul>
<li>缓存刚好自动失效；</li>
<li>请求 B 从数据库查出 10，回写缓存的耗时，比请求 A 写数据库，并且删除缓存的还长。</li>
</ul>

<p>对于第二个条件，我们都知道更新 DB 肯定比查询耗时要长，所以出现这个情况的概率很小，同时满足上述条件的情况更小。</p>

<h2 id="3-先写-mysql-通过-binlog-异步更新-redis">3. 先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis</h2>

<p>这种方案，主要是监听 MySQL 的 Binlog，然后通过异步的方式，将数据更新到 Redis，这种方案有个前提，查询的请求，不会回写 Redis。</p>

<div  align="center"><img src="https://wejack639.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blogimages/img/20230210130204.png" width = 600 /> </div>

<p>这个方案，会保证 MySQL 和 Redis 的最终一致性，但是如果中途请求 B 需要查询数据，如果缓存无数据，就直接查 DB；如果缓存有数据，查询的数据也会存在不一致的情况。</p>

<p><strong>所以这个方案，是实现最终一致性的终极解决方案，但是不能保证实时性。</strong></p>

<h3 id="三-几种方案比较">三、几种方案比较</h3>

<p>我们对比上面讨论的 6 种方案：</p>

<ol>
<li>先写 Redis，再写 MySQL

<ul>
<li><strong>这种方案，我肯定不会用</strong>，万一 DB 挂了，你把数据写到缓存，DB 无数据，这个是灾难性的；</li>
</ul></li>
</ol>

<p>​   我之前也见同学这么用过，如果写 DB 失败，对 Redis 进行逆操作，那如果逆操作失败呢，是不是还要搞个重试？</p>

<ol>
<li><p>先写 MySQL，再写 Redis</p>

<ul>
<li><p><strong>对于并发量、一致性要求不高的项目，很多就是这么用的</strong>，我之前也经常这么搞，但是不建议这么做；</p></li>

<li><p>当 Redis 瞬间不可用的情况，需要报警出来，然后线下处理。</p></li>
</ul></li>

<li><p>先删除 Redis，再写 MySQL</p>

<ul>
<li>这种方式，我还真没用过，<strong>直接忽略吧。</strong></li>
</ul></li>

<li><p>先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis</p>

<ul>
<li>这种方式虽然可行，但是<strong>感觉好复杂</strong>，还要搞个消息队列去异步删除 Redis。</li>
</ul></li>

<li><p>先写 MySQL，再删除 Redis</p>

<ul>
<li><p><strong>比较推荐这种方式</strong>，删除 Redis 如果失败，可以再多重试几次，否则报警出来；</p></li>

<li><p>这个方案，是实时性中最好的方案，在一些高并发场景中，推荐这种。</p></li>
</ul></li>

<li><p>先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis</p>

<ul>
<li><p><strong>对于异地容灾、数据汇总等，建议会用这种方式</strong>，比如 binlog + kafka，数据的一致性也可以达到秒级；</p></li>

<li><p>纯粹的高并发场景，不建议用这种方案，比如抢购、秒杀等。</p></li>
</ul></li>
</ol>

<p>四、<strong>个人结论：</strong></p>

<ul>
<li><strong>实时一致性方案</strong>：采用“先写 MySQL，再删除 Redis”的策略，这种情况虽然也会存在两者不一致，但是需要满足的条件有点苛刻，<strong>所以是满足实时性条件下，能尽量满足一致性的最优解。</strong></li>
<li><strong>最终一致性方案</strong>：采用“先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis”，可以通过 Binlog，结合消息队列异步更新 Redis，<strong>是最终一致性的最优解。</strong></li>
</ul>

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<ul>
<li>
<ul>
<li><a href="#一-不好的方案">一、不好的方案</a>
<ul>
<li><a href="#1-先写-mysql-再写-redis">1. 先写 MySQL，再写 Redis</a></li>
<li><a href="#2-先写-redis-再写-mysql">2. 先写 Redis，再写 MySQL</a></li>
<li><a href="#3-先删除-redis-再写-mysql">3. 先删除 Redis，再写 MySQL</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#二-好的方案">二、好的方案</a>
<ul>
<li><a href="#1-先删除-redis-再写-mysql-再删除-redis">1. 先删除 Redis，再写 MySQL，再删除 Redis</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#2-先写-mysql-再删除-redis">2. 先写 MySQL，再删除 Redis</a></li>
<li><a href="#3-先写-mysql-通过-binlog-异步更新-redis">3. 先写 MySQL，通过 Binlog，异步更新 Redis</a>
<ul>
<li><a href="#三-几种方案比较">三、几种方案比较</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
</ul>
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